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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种容器实例的负载调整方法、设备及可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120560785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511066115.5，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种容器实例的负载调整方法、设备及可读存储介质是由张会朋设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种容器实例的负载调整方法、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种容器实例的负载调整方法、设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，包括通过根据系统的当前负载率和目标负载率之间的当前误差值计算权重调整量，根据权重调整量更新门控网络权重矩阵，根据更新后门控网络权重矩阵中各容器实例分别对应的被选用概率，对各容器实例进行负载调整，使容器实例之间的负载分布更加均衡，提升了负载均衡度，提高了资源利用率。通过实时的动态调节负载分配，实现了及时对各容器实例进行负载调整，降低了平均响应时间，能够及时满足业务需求，解决了容器实例之间的负载分布不均，扩容或缩容的决策通常滞后于实时负载变化的技术问题，达到了提升了负载均衡度，提高了资源利用率的技术效果。

本发明授权一种容器实例的负载调整方法、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种容器实例的负载调整方法，其特征在于，包括： 获取系统的当前负载率和预设的目标负载率； 计算所述当前负载率和所述目标负载率之间的当前误差值，并根据所述当前误差值计算权重调整量； 根据所述权重调整量更新门控网络权重矩阵，得到更新后门控网络权重矩阵； 根据所述更新后门控网络权重矩阵中各容器实例分别对应的被选用概率，对各容器实例进行负载调整，以使混合专家系统通过门控网络动态分配输入数据至各容器实例； 其中，获取系统的当前负载率和预设的目标负载率，包括： 获取瞬时请求队列长度与最大队列容量的比例值、当前显存占用率、平均响应时间方差和各动态权重系数； 根据所述瞬时请求队列长度与最大队列容量的比例值、所述当前显存占用率、所述平均响应时间方差和各动态权重系数，计算所述当前负载率；其中，当前负载率的计算公式为：，Qt为瞬时请求队列长度与最大队列容量的比例值，Ct为当前显存占用率，Rt为平均响应时间方差，、、为各动态权重系数，为当前负载率； 获取当前场景对应的目标负载率； 获取当前场景对应的目标负载率，包括： 当所述当前场景为服务质量要求场景时，获取设置为第一负载率值的目标负载率； 当所述当前场景为资源利用率要求场景时，获取设置为第二负载率值的目标负载率； 其中，所述第一负载率值小于所述第二负载率值； 在获取系统的当前负载率和预设的目标负载率之后，根据所述权重调整量更新门控网络权重矩阵之前，还包括： 获取预设的各负载阈值； 根据各负载阈值判断所述当前负载率是否满足容器实例扩容条件或容器实例缩容条件； 若是，则当所述当前负载率满足所述容器实例扩容条件时，进行容器实例扩容操作； 当所述当前负载率满足所述容器实例缩容条件时，进行容器实例缩容操作； 根据所述权重调整量更新门控网络权重矩阵，包括： 获取扩容或缩容得到的容器实例集合； 获取所述容器实例集合对应的初始门控网络权重矩阵； 根据所述权重调整量对所述初始门控网络权重矩阵进行更新； 根据所述更新后门控网络权重矩阵中各容器实例分别对应的被选用概率，对各容器实例进行负载调整，包括： 获取各容器实例之间的迁移距离，并获取各容器实例的内存占用量； 根据各容器实例分别对应的被选用概率、各容器实例之间的迁移距离和各容器实例的内存占用量，对各容器实例进行负载调整； 其中，当确定需要进行容器实例缩容处理时，选取被选用概率较小的容器实例作为被回收的容器实例；通过选取迁移距离小，内存占用量相近的容器实例作为被回收的容器实例的备用容器实例，将被回收的容器实例中的知识迁移到备用容器实例中； 根据各容器实例分别对应的被选用概率、各容器实例之间的迁移距离和各容器实例的内存占用量，对各容器实例进行负载调整，包括： 对各容器实例的内存占用量进行均值计算，得到内存占用量均值； 根据各容器实例分别对应的被选用概率、各容器实例之间的迁移距离、各容器实例的内存占用量和所述内存占用量均值，对各容器实例进行负载调整。

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